Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Статьи об аналитике Big Data: где применяются большие данные и зачем они нужны

Big Data: где применяются большие данные и зачем они нужны

от Саша Берлизева
187 просмотров Время прочтения: 18 минут

Вы ведь замечали, что соцсети предлагают добавить в друзья тех, с кем мы когда-либо пересекались, маркетплейсы рекомендуют товары, на которые мы точно обратим внимание, а рекламные объявления точно подстраиваются под наши запросы. Всё это стало возможным благодаря Big Data.

Наука о больших данных используется практически во всех сферах: медицина, бизнес, банковское дело, спортивная индустрия, промышленность, политика, маркетинг и др. Big Data — это важнейший технологический тренд последнего времени, который кардинально изменил возможности использования информации.

В материале расскажем, зачем нужны большие данные и как они помогают компаниям выходить на новый уровень, а специалистам больше зарабатывать.

Что такое Big Data

Объёмные массивы структурированной и неструктурированной информации называют Big Data, или большие данные. Любые наши действия, имеющие информационный след, лишь частичка в бесконечном массиве данных. Банковские транзакции, переписки с друзьями, добавление понравившихся песен в плейлисты, заказы в онлайн-магазинах, пройденные шаги, которые зафиксировал трекер, — вся эта информация хранится в сети и никуда не исчезает.

Большие данные накапливаются с космической скоростью. Одних электронных писем ежесекундно отправляется более трёх миллионов — и это только имейлы, без учёта переписок в мессенджерах и соцсетях. Чтобы в будущем получить полезный срез информации, любые данные нужно быстро обрабатывать и структурировать.

Big Data — это набор инструментов и способов для обработки больших и разнообразных объёмов данных, которые ежесекундно генерируют люди во всём мире.

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Основные принципы Big Data

Довольно часто Big Data сравнивают с большой базой данных. Отчасти сравнение верное, но с одной поправкой — информация в такой базе должна соответствовать трём критериям: объём, скорость и разнообразие.

Вот что это значит:

  • объём — к большим данным относят те массивы информации, чей объём ежедневного накопления превышает 150 Гб в сутки;
  • скорость обновления — большие данные постоянно генерируются и обновляются, а для их обработки требуются высокие технологии;
  • разнообразие — накопленные данные всегда неоднородны, они разного формата, могут содержать ошибки, быть структурированы или не структурированы.

Если информации много, но она единого формата и не обновляется, то это не Big Data, а просто объём данных, с обработкой которого сможет справиться обычный ExcelЕсли информации много, но она единого формата и не обновляется, то это не Big Data, а просто объём данных, с обработкой которого сможет справиться обычный Excel

Сегодня Big Data помогает компаниям, корпорациям и целым институтам принимать стратегически правильные решения. Главная задача больших данных — максимально точно собирать и интерпретировать информацию. Поэтому помимо объёма, скорости и разнообразия, в современных системах учитывают ещё два фактора:

  • изменчивость — большие данные могут поступать с определённой периодичностью, в конкретные часы или сезоны. Управлять всплесками неструктурированных данных способны лишь сильные технологии обработки;
  • ценность — чтобы грамотно структурировать большие массивы данных необходимы технологии, которые позволят определять степень важности поступающей информации.

Подобную схему называют «правило 5V»: Volume, Velocity, Variety, Variability, ValueПодобную схему называют «правило 5V»: Volume, Velocity, Variety, Variability, Value

Как собираются и обрабатываются большие данные

Прежде чем получить какую-либо информацию, необходимо собрать данные. Основных источников сбора данных три:

  • социальные — это соцсети, сайты, маркетплейсы, форумы и любые другие интернет-ресурсы, на которых пользователи совершают какие-либо действия. Также к социальным источникам стоит отнести статистику разных стран и городов: рождение детей, регистрация браков, медицинские записи и др.;
  • машинные — вся информация, поступающая со смартфонов, трекеров, умных вещей, метеорологических станций, спутников и др.;
  • транзакционные — к таким источникам относят банковские транзакции, денежные переводы и любые взаимодействия с банкоматами.

Все эти данные хранятся на жёстких дисках наших компьютеров, многочисленных серверах и облачных хранилищах, чтобы обработать такой массив информации необходимы сложные вычислительные системы, которые работают по модели MapReduce.

MapReduce построена на параллельном вычислении, когда все задачи распределяются между разными компьютерами, которые одновременно обрабатывают данные и ищут решение этих задач.

Примерно так устроена модель параллельных вычислений:

Алгоритм MapReduce лежит в основе различных ПО, например, Hadoop и Apache SparkАлгоритм MapReduce лежит в основе различных ПО, например, Hadoop и Apache Spark

Какие задачи помогает решать Big Data

Нет ни одной сферы, где бы не пригодились большие данные: сельское хозяйство, государственное управление, медицина, наука, промышленность и др. Big Data позволяет собирать, анализировать и интерпретировать нужную информацию и устанавливать причинно-следственные связи.

Вот ещё несколько примеров, с чем помогает справиться биг дата:

  • принимать решения — анализ больших данных позволяет опираться на реальные факты при решении стратегических вопросов. Так, бизнес может понять, стоит ли открывать новый филиал или готов ли потребитель к новому продукту. Представители государственного управления на основе Big Data могут принимать взвешенные решения в различных областях: безопасности, субсидирования, образования, медицины, транспортной логистики и др.;
  • строить прогнозы — биг дата позволяет компаниям прогнозировать потребительский спрос, распределять бюджеты и понимать возможный расход ресурсов и потенциальную прибыль;
  • находить новые способы решения задач — в больших данных хранятся подсказки для решения актуальных задач. Так, в будущем, массивы информации, собираемые медицинскими клиниками, лабораториями, больницами, фитнес-браслетами и трекерами, позволит ставить более точные диагнозы, изобретать лекарства и быстрее бороться с болезнями;
  • оптимизировать процессы — уже сегодня Big Data позволяет банкам, службам доставки, маркетплейсам и другим компаниям обучать чат-ботов и переносить часть обязанностей с реальных специалистов на виртуальных помощников;
  • регулировать работу — большие данные позволяют управлять работу как отдельных сфер, так и конкретных предметов. Данные о дорожных происшествиях и ситуациях на дорогах позволяют перераспределять бюджеты и ресурсы сотрудников для обеспечения безопасной и комфортной езды на определённом участке дороги. Также активно развивается сфера интернет-вещей, позволяющая собирать данные о работе бытовых приборов — получив эти сведения, специалисты смогут регулировать и улучшать работу бытовой техники.

Big Data в мире

Благодаря большим данным международной платёжной компании MasterCard удаётся предотвращать действия мошенников и спасать от кражи более 3 млрд долларов на счетах клиентов.

Инструменты Big Data активно применяют не только крупные корпорации — IBM, Google, VISA, MasterCard, но государственные структуры. Так, Big Data помогла правительству Германии сократить количество пособий по безработице и вернуть в бюджет около 15 млрд евро.

Big Data в России

В России большие данные использует общественная организация «Лиза Алерт», специализирующаяся на поиске пропавших без вести людей. Чтобы поисковые операции проходили быстрее и эффективнее, компания «Билайн» разработала инновационную платформу. В ней задействованы решения в области биг дата, что позволяет находить людей, знающих что-либо о пропавшем человеке. По словам представителей «Лиза Алерт», в тех, случая, когда при поиске людей применялись большие данные, процент нахождения людей составлял 89%.

В сети супермаркетов «Лента» используют большие данные для  анализа потребительского спроса. Специалисты собирают информацию о предпочтениях и покупках и на основе этих данных предлагают покупателям акционные товары и персонализированные скидки. Например, если вы решите стать веганом или начнёте вести здоровый образ жизни, система заметит изменения в вашей продуктовой корзине и будет предлагать только интересующие вас товары.

Какие специалисты работают с Big Data

Возможности больших данных помогают лучше работать разному кругу специалистов: маркетологам, аналитикам, финансистам, менеджерам и др. Но все они получат уже готовый срез данных, который могут использовать для своих целей.

Прямой же доступ к Big Data есть у тех, кто прошёл специальное обучение и владеет необходимыми инструментами по сбору, анализу и интерпретации огромных массивов информации.

Расскажем о специалистах, которые непосредственно работают с большими данными.

Профессия Чем занимается Узнать подробнее
Data Scientist Собирает и обрабатывает большие массивы данных, чтобы извлекать полезную информацию и строит прогнозы Профессия «Data scientist» — зарплата, обязанности, необходимые навыки
Data-маркетолог Анализирует данные о товарах, услугах, потребителях и конкурентах. Прогнозирует вероятность успеха маркетинговой кампании и определяет востребованность услуг или товаров на рынке Профессия «Data-маркетолог» — чем занимается и сколько зарабатывает
Data Engineer Создаёт инфраструктуру для работы с большими данными, систематизирует, перемещает и сохраняет массивы информации  Профессия «Data Engineer» — подробное описание и обзор
Аналитик данных Собирает, изучает и анализирует данные, находит в них закономерности и делает выводы на основе проведённого анализа Профессия «Аналитик данных» — навыки, обязанности, зарплата

Где освоить Big Data

Чтобы начать работать с большими данными, потребуются знания математики, программирования и понимание алгоритмов. Освоить Big Data возможно и самостоятельно, но только если уже есть хотя бы небольшой опыт в сфере аналитики данных. Для этого потребуется довольно много времени и желания погружаться в тему методом проб и ошибок.

Если нужен более быстрый путь к большим данным, то стоит пройти обучение на одном из онлайн-курсов. Сегодня многие образовательные платформы предлагают курсы по работе с большими данными.

Мы расскажем про три учебные программы, которые подойдут тем, кто хочет:

  • расширить кругозор и понять, как применять основные способы обработки больших данных;
  • с нуля освоить перспективную профессию;
  • разобраться с Big Data для карьерных целей.

Вот какие онлайн-курсы мы рекомендуем.

Лучший курс для знакомства с большими данными

Курс от «Нетологии» подойдёт новичкам в аналитике. По окончании вы будете лучше ориентироваться в IT-пространстве и сможете по-новому анализировать большие данные.

Вы узнаете, как собирать и обрабатывать данные, визуализировать полученную информацию для отчётов и управлять аналитической частью проекта. Вы научитесь прорабатывать стратегии работы с большими данными и применять основные инструменты и методы обработки объёмных массивов данных.

Длительность: 2 месяца

Практика: домашние задания с проверкой, лабораторная работа и дипломный проект

Бонусы: гарантия возврата денег, рассрочка, помощь с трудоустройством

Стоимость: 24 850 ₽

На сайт курса

Лучший курс, чтобы освоить профессию аналитика больших данных

Курс от GeekBrains для тех, кто хочет работать в IT. Вы научитесь извлекать ценные данные из огромного массива информации, строить прогнозы и помогать бизнесу принимать решения и улучшать процессы. Вы узнаете, как собирать, структурировать и хранить разнородные данные, проверять гипотезы и проводить А/В-тестирование продуктов. Полученные знания вы отработаете на реальных кейсах.

Длительность: 15 месяцев

Практика: домашние задания с проверкой, практика в группах и онлайн-тренажёры

Бонусы: трудоустройство, поддержка куратора, помощь с домашними заданиями, гарантия возврата денег и рассрочка

Стоимость: 186 876 ₽

На сайт курса

Лучший курс по большим данным для карьерных целей

Курс от Skillfactory для менеджеров, предпринимателей и руководителей, которые хотят использовать большие данные для трансформации бизнеса и оптимизации работы команд. Вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения, подбирать специалистов Big Data для формирования команды и ставить задачи аналитикам и дата-сайентистам. Вы поймёте, как решаются юридические вопросы в сфере больших данных и научитесь проверять гипотезы и организовать командную работу над биг-дата-проектом

Длительность: 6 месяцев

Практика: 18 реальных кейсов по интеграции Big Data в бизнес и финальный проект

Бонусы: трудоустройство, поддержка куратора, помощь с домашними заданиями, гарантия возврата денег и рассрочка

Стоимость: 111 000 ₽

На сайт курса

О других программах обучения рассказали в подборке лучших курсов для аналитиков Big Data

Недостатки и риски Big Data

Несмотря на большое количество позитивных результатов, которые уже принесли инструменты Big Data в различных сферах деятельности, идеализировать большие данные не стоит. Рассказываем почему.

Сложность с проверкой данных. Главное, что нужно понимать, Big Data — это не наука, а набор инструментов и методов по сбору и обработке информации. Наука всегда открыта, каждый может проверить любую теорему или закон. В случае с информационным срезом, полученным благодаря большим данным, проверить его будет крайне сложно — особенно тем, кто не владеет нужными технологиями.

Угроза конфиденциальности и безопасности. Массовый рост использования и потребления больших данных заставляет многих волноваться по поводу безопасности и конфиденциальности информации в этой сфере. В конце марта 2022 года исследовательская компания Vantage опубликовала отчёт, в котором указывает на проблемы рынка безопасности больших данных. Аналитики подтверждают тот факт, что доля средств, вложенных в решение этих проблем, вырастет к 2028 году на 11,70%: с 18 245,10 млн долларов до 35 437,68 млн долларов.

Субъективность расчётов. Ещё один спорный момент, который часто обсуждают критики Big Data, заключается в том, что принятые решения на основе больших данных не являются беспристрастными. Решение человека, основанное на расчётах, это всё равно решение человека.

Однако область Big Data постоянно развивается и специалисты разрабатывают новые методы и технологии, которые позволят в будущем решать все эти проблемы.

Подведём итог

Big Data — перспективное и популярное направление, которое всё чаще приносит результаты. Сегодня нет практически ни одной сферы, где бы не применялись большие данные. С ростом популярности биг дата увеличивается и спрос на специалистов, которые умеют собирать и обрабатывать огромные массивы информации.

Сегодня на hh.ru представлено более 1600 актуальных вакансий для тех, кто работает в области Big Data. При этом средний уровень зарплат таких специалистов — 200–400 тыс. руб.

Благодаря образовательным платформам, освоить большие данные может каждый. Тот факт, что вы дочитали эту статью до конца, подтверждает, что интерес к Big Date высок — сохраните материал в закладки, чтобы не потерять ссылки на полезные курсы.

Цены на курс могут измениться, конечную стоимость узнавайте на сайтах школ

0 Коментариев
2

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!